五月天婷亚洲天久久综合网,婷婷丁香五月激情亚洲综合,久久男人精品女人,麻豆91在线播放

  • <center id="8gusu"></center><rt id="8gusu"></rt>
    <menu id="8gusu"><small id="8gusu"></small></menu>
  • <dd id="8gusu"><s id="8gusu"></s></dd>
    樓主: denver
    118622 300

    [論文寫作規(guī)范] 大家一起讀Paper(10):內(nèi)生性問題實例   [推廣有獎]

    • 25關(guān)注
    • 粉絲

    貴賓

    六級木匠

    學(xué)科帶頭人

    72%

    還不是VIP/貴賓

    -

    威望
    1
    論壇幣
    194366 個
    通用積分
    7183.2081
    學(xué)術(shù)水平
    564 點
    熱心指數(shù)
    508 點
    信用等級
    506 點
    經(jīng)驗
    66354 點
    帖子
    1493
    精華
    12
    在線時間
    1399 小時
    注冊時間
    2004-11-17
    最后登錄
    2024-7-24

    初級學(xué)術(shù)勛章 初級熱心勛章 初級信用勛章 中級學(xué)術(shù)勛章 中級熱心勛章 高級學(xué)術(shù)勛章

    樓主
    denver 發(fā)表于 2012-6-3 00:09:33 |只看作者 |壇友微信交流群|倒序 |AI寫論文
    相似文件 換一批

    +2 論壇幣
    k人 參與回答

    經(jīng)管之家送您一份

    應(yīng)屆畢業(yè)生專屬福利!

    求職就業(yè)群
    趙安豆老師微信:zhaoandou666

    經(jīng)管之家聯(lián)合CDA

    送您一個全額獎學(xué)金名額~ !

    感謝您參與論壇問題回答

    經(jīng)管之家送您兩個論壇幣!

    +2 論壇幣
    以前發(fā)的東西研究領(lǐng)域過于狹窄,今天發(fā)一個估計大家都感興趣的話題:內(nèi)生性。國內(nèi)雜志上的文章很多是不控制內(nèi)生性問題的,但是,學(xué)過計量的人都知道,不控制內(nèi)生性問題的文章,說得極端點,應(yīng)該被稱為“垃圾” (這話我也是從麥克法登的一個弟子那里聽來的)。接下來,我想簡單的梳理一下內(nèi)生性問題,同時以最近讀到的一篇文章為例,看看top journal paper是如何處理這個問題的。

    關(guān)于公司金融領(lǐng)域里的內(nèi)生性問題的一個比較好的綜述是

    Roberts, Michael R. and Whited, Toni M., Endogeneity in Empirical Corporate Finance (August 30, 2011). Simon School Working Paper No. FR 11-29. Available at SSRN:[url=http://ssrn.com/abstract=1748604]http://ssrn.com/abstract=1748604[/url] or http://dx.doi.org/10.2139/ssrn.1748604

    也可以從這里下載: http://xalimeijing.com/thread-1206402-1-1.html (但這個是之前的一個版本)

    總的說來,內(nèi)生性主要由以下原因造成:

    1. 遺漏變量:如果遺漏的變量與其他解釋變量不相關(guān),一般不會造成問題。否則,就會造成解釋變量與殘差項相關(guān),從而引起內(nèi)生性問題。

    2. 解釋變量與被解釋變量相互影響

    3. 度量誤差 (measurement error):由于關(guān)鍵變量的度量上存在誤差,使其與真實值之間存在偏差,這種偏差可能會成為回歸誤差(regression error)的一部分,從而導(dǎo)致內(nèi)生性問題。

    解決內(nèi)生性問題的方法主要有:

    1.工具變量法(IV)

    這種方法相信大家都已經(jīng)學(xué)過,就是找到一個變量和內(nèi)生化變量相關(guān),但是和殘差項不相關(guān)。在OLS的框架下同時有多個IV,這些工具變量被稱為two stage least squares (2SLS) estimator。具體的說,這種方法是找到影響內(nèi)生變量的外生變量,連同其他已有的外生變量一起回歸,得到內(nèi)生變量的估計值,以此作為IV,放到原來的回歸方程中進(jìn)行回歸。

    2. 自然實驗法

    就是找到一個事件,該事件只影響一部分樣本,或者只影響解釋變量而不影響被解釋變量。

    3.Difference-in-Difference (DID)法

    思想是按照一定的標(biāo)準(zhǔn),找到與樣本match的控制組。在假設(shè)外在沖擊同時影響兩個組別的情況下,做差來剔除掉外界沖擊的影響。

    4. 動態(tài)panel

    思想是將解釋變量和被解釋變量的滯后項作為IV

    好了,說了這么多,給大家舉一個例子,這是我最近看到的最讓我難忘的一篇文章。 在這里總結(jié)一下,看看人家是怎么把一個簡單的idea弄成一篇top journal paper的。

    Jayaraman, Sudarshan, and Todd T. Milbourn. 2012. “The Role of Stock Liquidity in Executive Compensation.” The Accounting Review 87 (2) (March): 537-563    75067175.pdf (471.69 KB)

    故事是:股票的流動性對經(jīng)理人的激勵合約的設(shè)計會產(chǎn)生影響。具體的說,當(dāng)流動性提高的時候,經(jīng)理人會更加傾向于選擇cash-based compensation比重更小的激勵合同,因為這時股票的變現(xiàn)成本較低;同時,高流動性意味著股票中的信息含量更高,因此pay-for-performance sensitivity (PPS)會更高。

    這里的兩個被解釋變量分別是cash-based compensation占total compensation的比重,以及PPS。 關(guān)鍵變量是流動性。

    但由于解釋與被解釋變量之間存在內(nèi)生性問題,因此需要加以控制。

    第一,本文使用了2SLS

    第二,本文使用了自然實驗法。 作者選取股票拆分作為事件,因為這一事件會影響流動性,但卻對合約設(shè)計沒有影響。

    第三,本文還考察了inter-temporal relation,即做組內(nèi)的差分,來考察變量之間的動態(tài)關(guān)系。

    第四,本文又選取addition to index作為事件,因為該事件影響流動性,但是卻降低股價的信息含量,從而能夠更好的佐證本文的hypothesis。

    除此之外,本文還使用不同的指標(biāo)來度量流動性和被解釋變量進(jìn)行了robust test,所得結(jié)論非常一致。整篇文章讓人讀過之后有一種蕩氣回腸、余韻徐歇的感覺,非常精彩!

    經(jīng)過作者這么一折騰,一個簡單的故事被講得漂亮了許多。我經(jīng)常詫異于壇上的許多兄弟,天天在那里討論一些很爛很爛的雜志,如果大家把時間分配在認(rèn)認(rèn)真真的讀這些好paper上,估計早就和那些爛雜志說拜拜了。大家一起進(jìn)步吧!







    二維碼

    掃碼加我 拉你入群

    請注明:姓名-公司-職位

    以便審核進(jìn)群資格,未注明則拒絕

    關(guān)鍵詞:內(nèi)生性問題 內(nèi)生性 APE 性問題 Compensation Michael 文章 領(lǐng)域 如何 雜志

    回帖推薦

    ryuuzt 發(fā)表于138樓  查看完整內(nèi)容

    其實stock and Watson寫的入門書里講的很詳細(xì),例子也很透徹。很多人一上來就去讀格林之類的。 其實基本思想不清楚的話,就忙著數(shù)學(xué)推導(dǎo)了。 能用很簡單的東西表述一件很復(fù)雜的事情,才是本事。

    情深深 發(fā)表于136樓  查看完整內(nèi)容

    遺漏變量所導(dǎo)致的內(nèi)生性通常比較好解決,如果所遺漏的變量具有區(qū)域(空間)相關(guān)性的話,你又如何處理這個內(nèi)生性問題呢?

    戀蝶飛雪 發(fā)表于139樓  查看完整內(nèi)容

    樓主所說的內(nèi)生性跟邏輯性有點像啊,而且跟統(tǒng)計學(xué)里面的自相關(guān)性有點像啊,簡而言之就是,如果所說明的事物相互之間都是有聯(lián)系的,那我們就不能分開說,而應(yīng)該把這種關(guān)系說出來,看paper也是這樣,首先要弄清楚文章的邏輯,才能明白文章到底要講什么。

    夸克之一 發(fā)表于95樓  查看完整內(nèi)容

    http://www.eui.eu/Personal/Guiso/Courses/Econometrics/Murray_IV_jep_06.pdf “Avoiding Invalid Instruments and Coping with Weak Instruments”

    raku8731 發(fā)表于100樓  查看完整內(nèi)容

    內(nèi)生性問題的本質(zhì)是觀察不到的異質(zhì)性導(dǎo)致自選擇行為(解釋變量是被解釋變量被預(yù)期后的行為結(jié)果,即因果推斷問題)。解決內(nèi)生性問題的常用方法有傾向性得分匹配法(PSM),工具變量法(IV),間斷回歸設(shè)計(RD),DID(DDD),動態(tài)面板等。理論上,IV是最合適的,但工具變量在經(jīng)濟(jì)領(lǐng)域可以說是基本不存在的,弱工具還不如一般的OLS,即使通過弱工具檢驗,也無法證明該IV是不是一個好的工具變量。PSM通過降維來構(gòu)建反事實數(shù)據(jù),進(jìn)行半 ...

    liuhang1019 發(fā)表于87樓  查看完整內(nèi)容

    還有一個問題,即使我們使用行業(yè)-地區(qū)的平均值作為工具變量,但是一般來說,當(dāng)我們用因變量對工具變量回歸時,工具變量很有可能是顯著的,且符號也是跟預(yù)期一致的。那么,這跟工具變量的適用性原則不一致(影響自變量,但不影響因變量)。這個問題如何解決呢?呵呵,我剛好的研究剛好與LIN CHEN他們的話題相近,所以想借鑒他們的方法,但是發(fā)現(xiàn)還是存在不少的問題。

    voa78 發(fā)表于79樓  查看完整內(nèi)容

    我來說說我對lin chen方法的理解,請各位多多指正 “在一篇關(guān)于產(chǎn)權(quán)保護(hù)與經(jīng)濟(jì)增長的論文中,F(xiàn)isman & Svensson( 2007) 把產(chǎn)權(quán)的行業(yè)-地區(qū)平均值作為企業(yè)產(chǎn)權(quán)的工具變量,他們認(rèn)為,如果內(nèi)生性問題只存在于企業(yè)層面,而不是行業(yè)或區(qū)域?qū)用,那么提出行業(yè)或區(qū)域特有的產(chǎn)權(quán)成分就得到僅僅影響單個企業(yè)增長的產(chǎn)權(quán)因素! 所以在研究相關(guān)治理問題時,將樣本按照行業(yè)(SIC碼)和地區(qū)進(jìn)行分類組合,每個樣本必然落在一個行業(yè)-地區(qū)的 ...
    已有 36 人評分經(jīng)驗 學(xué)術(shù)水平 熱心指數(shù) 信用等級 收起 理由
    小小草 + 1 + 1 精彩帖子
    日新少年 + 3 + 3 + 3 精彩帖子
    LIXUANHANK + 1 + 1 + 1 精彩帖子
    曠野的呼喚 + 5 + 5 + 5 精彩帖子
    linxy_nk2010 + 1 + 1 + 1 觀點有啟發(fā)
    cmir + 1 + 1 + 1 分析的有道理
    yangpenghao59 + 3 + 3 + 3 精彩帖子:總結(jié)得太棒了
    pixiu76@163.com + 2 + 2 + 3 對論壇有貢獻(xiàn)
    zhukovasky + 1 + 1 + 1 我很贊同
    WangLuoxuan + 5 對論壇有貢獻(xiàn)

    總評分: 經(jīng)驗 + 500  學(xué)術(shù)水平 + 72  熱心指數(shù) + 71  信用等級 + 54   查看全部評分

    本帖被以下文庫推薦

    Denver大家一起讀Paper系列索引貼:
    http://xalimeijing.com/thread-1430892-1-1.html
    沙發(fā)
    cll9981 在職認(rèn)證  發(fā)表于 2012-6-3 00:14:12 |只看作者 |壇友微信交流群
    深奧啊!
    藤椅
    夸克之一 發(fā)表于 2012-6-3 00:27:16 |只看作者 |壇友微信交流群
    雖然領(lǐng)域有差別,但各個領(lǐng)域的實證都或多或少要遇到內(nèi)生性問題。



    感覺你總結(jié)的很全。
    僅談個人意見:
    對于測度誤差,可以用差分方法處理;
    對于其他的內(nèi)生性,還可以用虛擬變量方法解決,目的是控制住不可觀察到要素。比如時間-產(chǎn)業(yè)固定效應(yīng),時間-區(qū)域固定效應(yīng),等等。
    感興趣領(lǐng)域——宏觀經(jīng)濟(jì)、區(qū)域經(jīng)濟(jì)與技術(shù)經(jīng)濟(jì)
    報紙
    xiongjc 在職認(rèn)證  發(fā)表于 2012-6-3 00:56:20 |只看作者 |壇友微信交流群
    樓主搞錯了一個問題
    在IV估計里面,也是將工具變量與其他外面變量一起回歸,取估計值做回歸
    所以本質(zhì)上,2SLS就是IV
    已有 4 人評分學(xué)術(shù)水平 熱心指數(shù) 信用等級 收起 理由
    tinnaliu + 1 好的意見建議
    xq1457 + 1 認(rèn)真
    belindade + 1 + 1 + 1 糾正得好
    denver + 5 好的意見建議

    總評分: 學(xué)術(shù)水平 + 8  熱心指數(shù) + 1  信用等級 + 1   查看全部評分

    地板
    denver 發(fā)表于 2012-6-3 01:00:33 |只看作者 |壇友微信交流群
    xiongjc 發(fā)表于 2012-6-3 00:56
    樓主搞錯了一個問題
    在IV估計里面,也是將工具變量與其他外面變量一起回歸,取估計值做回歸
    所以本質(zhì)上, ...
    多謝提醒,馬上改過來
    Denver大家一起讀Paper系列索引貼:
    http://xalimeijing.com/thread-1430892-1-1.html
    7
    denver 發(fā)表于 2012-6-3 01:08:03 |只看作者 |壇友微信交流群
    區(qū)域經(jīng)濟(jì)愛好者 發(fā)表于 2012-6-3 00:52
    感覺你總結(jié)的很全。
    僅談個人意見:
    對于測度誤差,可以用差分方法處理;
    嗯,同意,只是單做這些恐怕還是不很全面。
    關(guān)于測度誤差,toni whited提供了結(jié)構(gòu)模型解決的方法;
    關(guān)于第二點,我上傳上來的這篇文章中也用到了這種方法,除此之外,作者還用了更全面的方法加以解決,顯得豐富了許多
    Denver大家一起讀Paper系列索引貼:
    http://xalimeijing.com/thread-1430892-1-1.html
    8
    nectar 發(fā)表于 2012-6-3 02:51:27 |只看作者 |壇友微信交流群
    很有啟發(fā)。
    9
    千年孤獨 發(fā)表于 2012-6-3 08:59:57 |只看作者 |壇友微信交流群
    內(nèi)生性只是做定量的重要一個方面,還要顧及其他變量的。
    10
    tafuman 發(fā)表于 2012-6-3 09:34:54 |只看作者 |壇友微信交流群
    謝謝,這方面的關(guān)注和提高是我們有待加強(qiáng)的地方。
    好好學(xué)習(xí)、天天向上
    您需要登錄后才可以回帖 登錄 | 我要注冊

    本版微信群
    加好友,備注ddjd
    拉您入交流群

    京ICP備16021002-2號 京B2-20170662號 京公網(wǎng)安備 11010802022788號 論壇法律顧問:王進(jìn)律師 知識產(chǎn)權(quán)保護(hù)聲明   免責(zé)及隱私聲明

    GMT+8, 2025-1-1 14:40